論文の概要: Towards Verifiable Generation: A Benchmark for Knowledge-aware Language Model Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05634v2
• Date: Thu, 23 May 2024 04:51:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 20:43:06.244130
• Title: Towards Verifiable Generation: A Benchmark for Knowledge-aware Language Model Attribution
• Title（参考訳）: 検証可能な生成に向けて:知識を考慮した言語モデル属性のベンチマーク
• Authors: Xinze Li, Yixin Cao, Liangming Pan, Yubo Ma, Aixin Sun,
• Abstract要約: 本稿では,知識認識型言語モデル属性(KaLMA)の新たな課題について述べる。 まず、属性のソースを構造化されていないテキストから知識グラフ(KG)に拡張し、そのリッチな構造は属性のパフォーマンスと作業シナリオの両方に役立ちます。 第2に,不完全な知識リポジトリを考慮した「意識的非能力」の設定を提案する。 第3に,テキスト品質,引用品質,引用アライメントを含む総合的な自動評価指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.86322922826514
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Although achieving great success, Large Language Models (LLMs) usually suffer from unreliable hallucinations. Although language attribution can be a potential solution, there are no suitable benchmarks and evaluation metrics to attribute LLMs to structured knowledge. In this paper, we define a new task of Knowledge-aware Language Model Attribution (KaLMA) that improves upon three core concerns with conventional attributed LMs. First, we extend attribution source from unstructured texts to Knowledge Graph (KG), whose rich structures benefit both the attribution performance and working scenarios. Second, we propose a new ``Conscious Incompetence" setting considering the incomplete knowledge repository, where the model identifies the need for supporting knowledge beyond the provided KG. Third, we propose a comprehensive automatic evaluation metric encompassing text quality, citation quality, and text citation alignment. To implement the above innovations, we build a dataset in biography domain BioKaLMA via evolutionary question generation strategy, to control the question complexity and necessary knowledge to the answer. For evaluation, we develop a baseline solution and demonstrate the room for improvement in LLMs' citation generation, emphasizing the importance of incorporating the "Conscious Incompetence" setting, and the critical role of retrieval accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大成功にもかかわらず、大言語モデル(LLM)は通常、信頼できない幻覚に悩まされる。 言語属性は潜在的な解決策となる可能性があるが、構造化知識にLLMを属性付けるのに適したベンチマークや評価指標は存在しない。 本稿では,従来の属性付きLMにおける3つの中核的関心事を改善する,知識対応言語モデル属性(KaLMA)の新たなタスクを定義する。 まず、属性のソースを構造化されていないテキストから知識グラフ(KG)に拡張し、そのリッチな構造は属性のパフォーマンスと作業シナリオの両方に役立ちます。 第2に,提案したKG以外の知識の活用の必要性をモデルが認識する,不完全な知識リポジトリを考慮した,新たな「意識的能力」設定を提案する。第3に,テキスト品質,引用品質,テキスト引用アライメントを含む総合的な自動評価尺度を提案する。上記のイノベーションを実現するために,生物工学領域のデータセットを構築し,進化的質問生成戦略を用いて,質問の複雑さと答えに必要な知識を制御する。評価には,ベースラインソリューションを開発し,LLMの引用生成を改善するための空間を実証し,"意識的能力"の設定を取り入れることの重要性を強調し,精度の重要さを強調する。

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